CULTURAL COMPETENCE TRAINING AND EVALUATION AMONG NURSING HOME STAFF
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dynamics of cultural and ethnic identity in healthcare has become more salient in the United States due to the growing population diversity. In particular, significant number of nursing home staff are from diverse sociocultural groups, which necessitates cultural competency in nursing homes in order to provide quality care to older adults. Cultural competency in nursing homes is usually analyzed in terms of the interplay between staff members and the older adults, but this study investigated the relational cultural competency between staff members in the workplace. First, cultural competency training on promoting inclusion and respecting diversity, and communication/teamwork was provided to staff members working in a nursing home in Washington, D.C. To evaluate the level of cultural competency post-training, a semi-structured in-depth interview was conducted with 16 nursing home staff. Participants were purposefully selected to capture variation in cultural identity and ethnicity, national origin, work experience and position at the organization. The interviews were conducted individually and audio-recorded after consent was obtained. The audio files were transcribed verbatim and analyzed with the aid of Nvivo12. Findings show that the training was positively perceived as having impacted their outlook of culture and identity in the workplace. Most of the participants were comfortable with working with individuals from different cultures and identified techniques used in communicating when there are language barriers, including utilizing interpreters and translation tools. Participants recommended that organization’s leadership should create more opportunities for intercultural exchange among staff members through potlucks, and recognizing national holidays of staff members.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».